(57)【要約】【課題】金融機関が提供する金融商品について、統一性、客観性のある評価を行なうことができ、これらの評価情報をユーザに提供することができる金融商品評価方法及び金融商品評価プログラムを提供する。【解決手段】管理コンピュータ２１は、運用実績期間が、評価対象期間としての１０年より長い場合には、運用実績に基づいてリスク値（年率標準偏差）を算出し、金融商品のグレードを出力する。運用実績期間が、１０年に満たない場合は、インデックスデータ記憶部２４に記録されたインデックスの騰落率を用いて、不足する期間の月間収益率を補足する。そして、補足された月間収益率を用いてリスク値を算出し、グレードを出力する。これにより、運用実績の長さに依存することなく、金融商品の評価情報を提供できる。【選択図】図１
2006146968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファンド名毎に、年月、月間収益率、インデックス名及び投資比率に関するデータが、相互に関連づけられて記録された運用実績データ記憶部と、
ファンド名毎に、そのファンドの投資の対象となる分野に基づいて定められたインデックス、全体に占める投資比率に関するデータが、相互に関連づけられて記録された投資配分データ記憶部と、
インデックス名毎に、年月毎の騰落率に関するデータが、相互に関連づけられて記録されたインデックスデータ記憶部と、
リスク値毎に、グレードに関するデータが、相互に関連づけられて記録されるグレードデータ記憶部と、
評価処理を行なう管理コンピュータとを有する金融商品評価システムを用いて、金融商品の評価を行なう金融商品評価方法であって、
前記管理コンピュータが、
指定されたファンドの運用実績データを運用実績データ記憶部から抽出して、このファンドの運用実績がある運用実績期間を算出する段階と、
前記運用実績期間が予め設定された評価対象期間より長い場合、運用実績データ記憶部からファンドの月間収益率を抽出し、この月間収益率の標準偏差によりリスク値を算出する段階と、
前記運用実績期間が前記評価対象期間より短い場合、前記運用実績データ記憶部から抽出した運用実績に基づいて補足期間を算出し、前記ファンドに関連するインデックス毎に投資比率の平均値を算出し、このファンドで用いるインデックスについて、前記インデックスデータ記憶部から補足期間の騰落率を抽出し、インデックス毎に、抽出した騰落率と、算出した投資比率の平均値とを乗算した結果を総和し、補足期間の月毎に月間収益率を算出することにより、前記評価対象期間内であって運用開始前の不足期間の収益率を補足し、この月間収益率の標準偏差によりリスク値を算出する段階と、
前記運用実績期間の収益率又は前記補足された収益率に基づいて算出したリスク値を用いて、前記グレードデータ記憶部から、前記評価対象期間における前記ファンドのグレードを算出する段階と
を実行することを特徴とする金融商品評価方法。
【請求項２】
ファンド名毎に、年月、月間収益率、インデックス名及び投資比率に関するデータが、相互に関連づけられて記録された運用実績データ記憶部と、
ファンド名毎に、そのファンドの投資の対象となる分野に基づいて定められたインデックス、全体に占める投資比率に関するデータが、相互に関連づけられて記録された投資配分データ記憶部と、
インデックス名毎に、年月毎の騰落率に関するデータが、相互に関連づけられて記録されたインデックスデータ記憶部と、
リスク値毎に、グレードに関するデータが、相互に関連づけられて記録されるグレードデータ記憶部と、
評価処理を行なう管理コンピュータとを有する金融商品評価システムを用いて、金融商品の評価を行なう金融商品評価プログラムであって、
前記管理コンピュータを、
指定されたファンドの運用実績データを運用実績データ記憶部から抽出して、このファンドの運用実績がある運用実績期間を算出する手段と、
前記運用実績期間が予め設定された評価対象期間より長い場合、運用実績データ記憶部からファンドの月間収益率を抽出し、この月間収益率の標準偏差によりリスク値を算出する手段と、
前記運用実績期間が前記評価対象期間より短い場合、前記運用実績データ記憶部から抽出した運用実績に基づいて補足期間を算出し、前記ファンドに関連するインデックス毎に
投資比率の平均値を算出し、このファンドで用いるインデックスについて、前記インデックスデータ記憶部から補足期間の騰落率を抽出し、インデックス毎に、抽出した騰落率と、算出した投資比率の平均値とを乗算した結果を総和し、補足期間の月毎に月間収益率を算出することにより、前記評価対象期間内であって運用開始前の不足期間の収益率を補足し、この月間収益率の標準偏差によりリスク値を算出する手段と、
前記運用実績期間の収益率又は前記補足された収益率に基づいて算出したリスク値を用いて、前記グレードデータ記憶部から、前記評価対象期間における前記ファンドのグレードを算出する手段
として機能させることを特徴とする金融商品評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金融商品の評価を行なう場合に用いる金融商品評価方法及び金融商品評価プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
金融機関の顧客は、自身の資産を運用する場合、投資信託等の金融商品を利用する場合がある。例えば投資信託の場合、複数の顧客から集められた資金を一つにまとめ、運用専門家である投資信託会社が株式や公社債など金融・証券市場で運用し、その成果を投資家に返却する。運用対象は、日本の株式や国債などの公社債の他、いわゆる金融派生商品、為替市場、海外の金融・証券市場にまで広範にわたる。これらの中には、収益率が高いがリスクも高いもの（ハイリスクハイリターン）や、収益率が低いがリスクも低いもの（ローリスクローリターン）等、様々な種類のものがある。通常、この様な金融商品の評価には、リスクとリターンを用いて、「ＲＲ１（安定重視型）」、「ＲＲ２（利回り追求型）」、「ＲＲ３（値上がり益・利回り追求型）」、「ＲＲ４（値上がり益追求型）」及び「ＲＲ５（積極値上がり益追求型）」に分類したＲＲ分類が用いられていた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、このＲＲ分類は、投資信託協会からのガイドラインに基づいて、投資信託会社が独自の判断でなされるため、必ずしも統一されておらず、客観性を担保できなかった。また、金融商品の評価を行なうためには、ある程度の長さの運用実績期間が必要である。しかし、この運用実績期間の長さにはばらつきがある。場合によっては、ほとんど実績のないものもあり、一律に評価を行なうことができなかった。そのため、金融商品の販売者も、的確な情報を顧客に提供できない場合があった。
【０００４】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、金融商品の販売者や金融機関の顧客等のユーザに金融商品の評価情報を提供するために、金融商品について、統一性、客観性のある評価を行なうことができる金融商品評価方法及び金融商品評価プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、ファンド名毎に、年月、月間収益率、インデックス名及び投資比率に関するデータが、相互に関連づけられて記録された運用実績データ記憶部と、ファンド名毎に、そのファンドの投資の対象となる分野に基づいて定められたインデックス、全体に占める投資比率に関するデータが、相互に関連づけられて記録された投資配分データ記憶部と、インデックス名毎に、年月毎の騰落率に関するデータが、相互に関連づけられて記録されたインデックスデータ記憶部と、リスク値毎に、グレードに関するデータが、相互に関連づけられて記録されるグレードデータ記憶部と、評価処理を行なう管理コンピュータとを有する金融商品評価システムを用いて、金融商品の評価を行なう金融商品評価方法であって、前記管理コンピュータが、指定されたファンドの運用実績データを運用実績データ記憶部から抽出して、このファンドの運用実績がある運用実績期間を算出する段階と、前記運用実績期間が予め設定された評価対象期間より長い場合、運用実績データ記憶部からファンドの月間収益率を抽出し、この月間収益率の標準偏差によりリスク値を算出する段階と、前記運用実績期間が前記評価対象期間より短い場合、前記運用実績データ記憶部から抽出した運用実績に基づいて補足期間を算出し、前記ファンドに関連するインデックス毎に投資比率の平均値を算出し、このファンドで用いるインデックスについて、前記インデックスデータ記憶部から補足期間の騰落率
を抽出し、インデックス毎に、抽出した騰落率と、算出した投資比率の平均値とを乗算した結果を総和し、補足期間の月毎に月間収益率を算出することにより、前記評価対象期間内であって運用開始前の不足期間の収益率を補足し、この月間収益率の標準偏差によりリスク値を算出する段階と、前記運用実績期間の収益率又は前記補足された収益率に基づいて算出したリスク値を用いて、前記グレードデータ記憶部から、前記評価対象期間における前記ファンドのグレードを算出する段階とを実行することを要旨とする。
【０００６】
請求項２に記載の発明は、ファンド名毎に、年月、月間収益率、インデックス名及び投資比率に関するデータが、相互に関連づけられて記録された運用実績データ記憶部と、ファンド名毎に、そのファンドの投資の対象となる分野に基づいて定められたインデックス、全体に占める投資比率に関するデータが、相互に関連づけられて記録された投資配分データ記憶部と、インデックス名毎に、年月毎の騰落率に関するデータが、相互に関連づけられて記録されたインデックスデータ記憶部と、リスク値毎に、グレードに関するデータが、相互に関連づけられて記録されるグレードデータ記憶部と、評価処理を行なう管理コンピュータとを有する金融商品評価システムを用いて、金融商品の評価を行なう金融商品評価プログラムであって、前記管理コンピュータを、指定されたファンドの運用実績データを運用実績データ記憶部から抽出して、このファンドの運用実績がある運用実績期間を算出する手段と、前記運用実績期間が予め設定された評価対象期間より長い場合、運用実績データ記憶部からファンドの月間収益率を抽出し、この月間収益率の標準偏差によりリスク値を算出する手段と、前記運用実績期間が前記評価対象期間より短い場合、前記運用実績データ記憶部から抽出した運用実績に基づいて補足期間を算出し、前記ファンドに関連するインデックス毎に投資比率の平均値を算出し、このファンドで用いるインデックスについて、前記インデックスデータ記憶部から補足期間の騰落率を抽出し、インデックス毎に、抽出した騰落率と、算出した投資比率の平均値とを乗算した結果を総和し、補足期間の月毎に月間収益率を算出することにより、前記評価対象期間内であって運用開始前の不足期間の収益率を補足し、この月間収益率の標準偏差によりリスク値を算出する手段と、前記運用実績期間の収益率又は前記補足された収益率に基づいて算出したリスク値を用いて、前記グレードデータ記憶部から、前記評価対象期間における前記ファンドのグレードを算出する手段として機能させることを要旨とする。
【０００７】
（作用）
請求項１又は２に記載の発明によれば、運用実績期間が、予め設定された評価対象期間より長い場合、管理コンピュータが、運用実績データ記憶手段から金融商品の収益率を抽出し、前記運用実績期間の収益率に基づいて、前記金融商品の評価を算出する。このため、運用実績に基づいて金融商品の評価を行なうことができる。さらに、運用実績期間が前記評価対象期間より短い場合、管理コンピュータが、前記金融商品に関連する金融指標に基づいて、前記評価対象期間に不足する期間の収益率を補足し、前記運用実績期間の収益率又は前記補足された収益率に基づいて、前記金融商品の評価を算出する。このため、運用実績が不足する金融商品についても、運用実績のある金融商品と同様に評価を行なうことができる。
【０００８】
本発明によれば、管理コンピュータが、不足期間について、予め割り振られた金融指標に基づいて前記金融指標データ記録手段から前記金融指標の騰落率を抽出し、この騰落率と予め割り振られた投資比率とに基づいて収益率を補足する。このため、運用実績のない金融商品についても評価を行なうことができる。
【０００９】
本発明によれば、管理コンピュータが、運用実績データ記憶手段に記録された運用実績に基づいて投資比率を算出し、不足期間について、前記金融指標データ記録手段から前記金融指標の騰落率を抽出し、この騰落率と算出した投資比率とに基づいて収益率を補足する。このため、運用実績に基づいて、客観的な評価を行なうことができる。
【００１０】
本発明によれば、不足期間について、予め割り振られた金融指標に基づいて、前記金融指標データ記録手段から前記金融指標の騰落率を抽出し、この騰落率と予め割り振られた投資比率とに基づいて第１の収益率を算出する。さらに、前記運用実績データ記憶手段に記録された運用実績に基づいて投資比率を算出し、前記不足期間について、前記金融指標データ記録手段から前記金融指標の騰落率を抽出し、この騰落率と前記算出した投資比率とに基づいて第２の収益率を算出する。そして、算出した第１、第２の収益率に基づいて、金融商品の評価を行なう。このため、より信頼性の高い評価を行なうことができる。特に、厳しい評価を行なう場合には、より安全な金融商品の評価情報を提供できる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、運用実績の長さに関わらず、金融商品の評価が行なえるので、ユーザに、統一性や客観性のある金融商品に関する評価情報を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明を具体化した一実施形態を、図１〜図１０に従って説明する。本実施形態では、ユーザに対して、金融商品としての投資信託ファンドに関する評価としてのグレード情報を提供する場合に用いる金融商品評価方法及び金融商品評価プログラムとして説明する。この金融商品評価には、金融商品評価システムとしての評価システム２０が用いられる。
【００１３】
この評価システム２０は、ファンドの評価情報提供サービスを管理するコンピュータである。具体的には、ネットワークを介してユーザ端末１０にファンドの評価情報を提供する。
【００１４】
図１に示すように、評価システム２０は、ネットワークを介して、ユーザ端末１０に接続されている。ユーザ端末１０は、ユーザがファンドの評価情報を閲覧する場合に用いるコンピュータ端末である。このユーザ端末１０は、評価対象ファンドの指定データを評価システム２０に送信したり、評価システム２０からの評価データを受信し、表示したりする。このため、ユーザ端末１０は、図示しない制御手段（ＣＰＵ）、記憶手段（ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等）、キーボード、マウス等の入力手段、ディスプレイ等の出力手段、モデム等の通信手段等を備える。また、このユーザ端末１０は、ファンドを指定したり、評価結果を表示したりするための各種プログラム（例えば、ブラウザプログラム）を内蔵している。
【００１５】
評価システム２０は、図１に示すように、管理コンピュータ２１を備えている。この管理コンピュータ２１は、ユーザ端末１０の間でデータの送受信を行なう。管理コンピュータ２１は、図示しない制御手段（ＣＰＵ）、記憶手段（ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク等）、キーボード、マウス等の入力手段、ディスプレイ等の出力手段、モデム等の通信手段等を有するコンピュータであり、各種プログラムを実行することにより、後述するデータの処理、データ送受信等の制御等を行なう各手段としての機能を有する。
【００１６】
管理コンピュータ２１には、運用実績データ記憶手段としての運用実績データ記憶部２２、投資配分データ記憶部２３、金融指標データ記憶手段としてのインデックスデータ記憶部２４、及びグレードデータ記憶部２５が、それぞれ接続されている。
【００１７】
運用実績データ記憶部２２には、図２に示すように、各ファンドの運用実績に関しての運用実績データ２２０が記録されている。この運用実績データ２２０は、各金融機関が運用するファンドについて実績があった場合に記録される。本実施形態では、運用実績データ２２０には、ファンド名毎に、年月、月間収益率、インデックス名及び投資比率に関す
るデータが、相互に関連づけられて記録される。このファンド名データ領域には、ファンドを識別するためのファンド名称（例えば、○○グローバルファンド、○△オープンファンド等）に関するデータが記録される。年月データ領域には、ファンドが運用された期間の日付（年月）に関するデータが記録される。本実施形態では、この運用実績は１ヶ月毎に記録される。月間収益率データ領域には、その月の月間収益率に関するデータが記録される。ここで、月間収益率とは、当月末基準価格と分配金との合計から、前月末基準価格を引いた差分を、前月末基準価格で除算したものである。
【００１８】
インデックス名データ領域には、そのファンドにおいて投資された資産配分（アセットアロケーション）に対して付与された、金融指標としてのインデックスに関するデータが記録される。例えば、「○○グローバルファンド」の「２０００年１０月」では、投資対象分野と投資比率を、それぞれ東京証券取引所上場の株式に８０％、米国株式（為替ヘッジ）に２０％とした場合を想定する。本実施形態では、各投資対象分野に関連する金融指標（インデックス）として、例えば、東京証券取引所上場の株式に関するインデックスとしては、東証株価指数を示す「ＴＯＰＩＸ」（Tokyo Stock Price Index ）を用い、米国株式に関連するインデックスとしては、「ＮＡＳＤＡＱ」（National Association of Securities Dealers Automated Quotations ）を用いるとする。この場合インデックスとしては、「ＴＯＰＩＸ」、「ＮＡＳＤＡＱ」が記録される。また、投資比率データ領域には、各インデックスに対して投資した割合が記録される。ここでは、例えば、「ＴＯＰＩＸ」、「ＮＡＳＤＡＱ」に対して、それぞれ「８０％」、「２０％」が記録される。このように、一つのファンドに複数のインデックスが付与されている場合には、それぞれに対する投資比率が関連づけられて記録される。
【００１９】
投資配分データ記憶部２３には、図３に示すように、ファンドの投資配分についての運用方針に関する投資配分データ２３０が記録される。この投資配分データ２３０は、ファンドの運用開始時に運用方針を決定し、その運用方針に基づいてインデックスと投資比率とを決定した場合に記録される。本実施形態では、投資配分データ２３０には、ファンド名毎に、そのファンドの投資の対象となる分野に基づいて定められたインデックス、全体に占める投資比率に関するデータが、相互に関連づけられて記録される。このインデックスデータ領域には、インデックスを識別するためのインデックス名称に関するデータが記録される。投資比率データ領域には、運用方針としての投資比率に関するデータが記録される。
【００２０】
インデックスデータ記憶部２４には、図４に示すように、金融指標としてのインデックスの騰落率に関するインデックスデータ２４０が記録される。このインデックスデータ２４０は、１ヶ月毎に評価システム２０に各インデックスの騰落率が入力された場合に記録される。本実施形態では、インデックスデータ２４０には、インデックス名毎に、年月毎の騰落率に関するデータが、相互に関連づけられて記録される。このインデックスとしては、例えば「ＴＯＰＩＸ」、「ＮＡＳＤＡＱ」等の各種金融機関や格付機関等が公表する株式や債券に関する指数、「米ドル」、「ユーロ」等の為替レートを用いる。騰落率は、基準時の価格に対する割合である。
【００２１】
グレードデータ記憶部２５には、図５に示すように、リスク値（年率標準偏差）に対するグレードに関するグレードデータ２５０が記録される。このグレードデータ２５０は、リスク値に対するグレードを定めたときに記録される。本実施形態では、グレードデータ２５０には、リスク値毎に、グレードに関するデータが、相互に関連づけられて記録される。例えば、リスク値が５％未満に対してグレード「Ｂ」、リスク値が５％以上１０％未満に対してグレード「Ｃ」、リスク値が１０％以上１５％未満に対してグレード「Ｄ」、リスク値が１５％以上に対してグレード「Ｅ」が関連づけられて記録されている。なお、本実施形態では、「ＭＭＦ（Money Management Fund ）」、「公社債投信」に対してのみ
、グレード「Ａ」を付与する。
【００２２】
次に、上記のように構成されたシステムにおいて、ファンド評価処理を行なう手順を、図６〜１０に従って説明する。
まず、ユーザは、ユーザ端末１０を用いて、評価を希望するファンドを指定する。この指定データは評価システム２０に送信される。この場合、まず、管理コンピュータ２１は、指定されたファンドの運用実績データ２２０を運用実績データ記憶部２２から抽出する。そして、このファンドの運用実績のある期間を抽出する（Ｓ１−１）。本実施形態では、運用実績期間が、評価対象期間としての１０年以上の場合と１０年未満の場合とで処理が異なる。ファンドの運用実績が１０年以上の場合（ステップ（Ｓ１−２）において、「Ｙｅｓ」の場合）、管理コンピュータ２１は、このファンドの運用実績に基づいてリスク値を算出する（Ｓ１−３）。具体的には、まず、管理コンピュータ２１は、運用実績データ記憶部２２から１０年間の月間収益率を抽出し、この月間収益率を用いてリスク値を算出する。本実施形態では、月間収益率のバラツキ（標準偏差）に基づいて、ファンドのリスクを評価する。このリスクは、指数平滑法により重み付けを行なった年率標準偏差を用いて評価される。本実施形態の指数平滑法による重み付けでは、１０年前の月間収益率の重み付けが、直近の月間収益率の重み付けの１／２になるように、１０年間の重み付けが指数的に変化する係数（ｗｔ）を用いる。なお、その係数の総和が「１」になるようにする。この場合、ｗｔは式Ａのように表現される。ここで、添え字（ｔ）は、評価対象期間に含まれる年月を意味する。また、「Ｔ」は運用実績期間であり、本実施形態では１２０ヶ月である。次に、この係数を用いた場合、１０年間の月間収益率の標準偏差（δ）は式Ｂにより算出される。ここで、「ｘｔ」は、ｔにおける月間収益率を意味する。さらに、年率標準偏差（リスク値）は、１０年間の月間収益率の標準偏差（δ）を用いて式Ｃにより算出される。
【００２３】
一方、ファンドの運用実績が１０年未満の場合（ステップ（Ｓ１−２）において、「Ｎｏ」の場合）、管理コンピュータ２１は、まず、補足期間を算出する（Ｓ１−４）。すなわち、管理コンピュータ２１は、運用実績データ記憶部２２から抽出した運用実績に基づいて、１０年に満たない期間（補足期間）を算出する。例えば、運用実績のある期間が「３年５ヶ月」の場合は、評価対象期間（１０年）から「３年５ヶ月」を差し引いた期間（６年７ヶ月）が補足期間となる。また、運用実績のある期間が「８ヶ月」の場合は、「９年４ヶ月」が補足期間となる。
【００２４】
次に、補足されたリスク値の算出処理を行なう（Ｓ１−５）。この処理を、図７を用いて説明する。ここでは、管理コンピュータ２１は、実績のある運用実績期間が１年以上の場合と１年未満の場合とで、処理が異なる。ファンドの運用実績が１年以上の場合（ステップ（Ｓ２−１）において、「Ｙｅｓ」の場合）、第１の補足処理を行なう（Ｓ２−２）。この処理は、図８に示すステップにより行なわれる。ここでは、まず、管理コンピュータ２１は、運用実績データ記憶部２２から、過去１年間の運用実績を抽出し、そのファンドのインデックス毎に投資比率の平均値を算出する（Ｓ３−１）。次に、管理コンピュータ２１は、補足期間の月間収益率を算出する（Ｓ３−２）。この場合、このファンドで用いるインデックスについて、インデックスデータ記憶部２４から補足期間の騰落率を抽出する。例えば、運用実績のある期間が３年５ヶ月の場合は、運用開始時から「６年７ヶ月」を遡った期間（補足期間）のインデックスの騰落率を抽出する。
【００２５】
そして、インデックス毎に、抽出した騰落率と、算出した投資比率の平均値とを乗算した結果を総和し、補足期間の月毎に月間収益率を算出する。そして、この補足された月間収益率と運用実績のあった月間収益率とを用いて、ステップ（Ｓ１−３）の式Ａ〜Ｃを用いてリスク値を算出する（Ｓ２−３）。これにより、運用実績が１年以上あるファンドのリスク値を算出できる。
【００２６】
次に、ファンドの運用実績が１年未満の場合（ステップ（Ｓ２−１）において、「Ｎｏ」の場合）の処理を説明する。ここでは、ファンド設定月から最新月までの運用実績に従って、補足処理を行なう。まず、管理コンピュータ２１は、まず第２の補足処理を行なう（Ｓ２−４）。この処理は、図９に示すステップにより行なわれる。ここでは、まず、管理コンピュータ２１は、このファンドについて、運用実績データ記憶部２２から、ファンド設定月から最新月までの運用実績を抽出し、そのファンドのインデックス毎に投資比率の平均値を算出する（Ｓ４−１）。次に、管理コンピュータ２１は、補足期間の月間収益率を算出する（Ｓ４−２）。この場合、このファンドで用いるインデックスについて、インデックスデータ記憶部２４から補足期間の騰落率を抽出する。そして、インデックス毎に、抽出した騰落率と算出した投資比率の平均値とを乗算した結果を総和し、補足期間の月間収益率を算出する。なお、新規に設定され、運用実績の無いファンドについては、第２の補足処理は行なわない。
【００２７】
次に、管理コンピュータ２１は、第３の補足処理を行なう（Ｓ２−５）。この処理は、図１０に示すステップにより行なわれる。ここでは、ファンドの運用開始時に設定された運用方針に従って、補足処理を行なう。まず、管理コンピュータ２１は、このファンドについて、投資配分データ記憶部２３に記録されたインデックス毎に投資比率を抽出する（Ｓ５−１）。次に、管理コンピュータ２１は、補足期間の月間収益率を算出する（Ｓ５−２）。この場合、そのファンドで用いるインデックスについて、インデックスデータ記憶部２４から、補足期間の騰落率を抽出する。なお、運用実績のないファンドについては、過去１０年間の騰落率を抽出する。そして、インデックス毎に、その騰落率と、投資配分データ記憶部２３から抽出した投資比率とを乗算した結果を総和し、補足期間の月間収益率を算出する。
【００２８】
そして、管理コンピュータ２１は、ステップ（Ｓ４−２）で補足した月間収益率と運用実績とから、ステップ（Ｓ１−３）の式Ａ〜Ｃを用いて、第１の評価としてのリスク値を算出する。さらに、管理コンピュータ２１は、ステップ（Ｓ５−２）で補足した月間収益率から、ステップ（Ｓ１−３）の式Ａ〜Ｃを用いて、第２の評価としてのリスク値を算出する。次に、第１、第２のリスク値に基づいて、最終的なリスク値を決定する（Ｓ２−６）。本実施形態では、両者を比較し、大きい方の値を最終的なリスク値と決定する。
【００２９】
次に、管理コンピュータ２１は、算出したリスク値に基づいてグレードを算出する（Ｓ１−６）。ここでは、管理コンピュータ２１は、グレードデータ記憶部２５に記録されたグレードデータ２５０を用いて、算出したリスク値に対応するグレードを抽出する。そして、管理コンピュータ２１は、算出したグレードをユーザ端末１０に出力する。以上により、ファンドの評価処理を終了する。
【００３０】
以上、本実施形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
・  上記実施形態では、１０年間の月間収益率に基づいて、リスク値及びグレードを算出する。この場合、運用実績期間が１０年間に満たない場合、運用実績の無い期間に対して、インデックスを用いて月間収益率データを補足する。このため、運用実績期間に影響されることなく、統一したファンド評価を行なうことができる。従って、ユーザはこの評価結果を用いて、複数のファンドに対して的確な判断を行なうことができる。
【００３１】
・  上記実施形態では、資産配分（アセットアロケーション）に対して付与されたインデックスに基づいて、管理コンピュータ２１が、リスク値及びグレードを算出する。このため、評価者の主観が入ることが無いので、客観的なファンド評価を行なうことができる。従って、ユーザはこの評価結果を用いて、客観的な判断を行なうことができる。
【００３２】
・  上記実施形態では、ファンドの運用実績が１０年以上の場合、管理コンピュータ２１は、このファンドの運用実績に基づいてリスク値を算出する。このため、運用実績のあるファンドに関しては、運用実績を優先し、実態にあったファンド評価を行なうことができる。従って、ユーザはこの評価結果を用いて、的確な判断を行なうことができる。
【００３３】
・  上記実施形態では、収益率のバラツキ（標準偏差）に基づいて、ファンドのリスクを評価する。このリスク値算出には、指数平滑法を用いて重み付けを行なった年率標準偏差を用いる。この重み付けには、直近の標準偏差の重み付けに対して、過去の標準偏差の重み付けが軽くなるものを用いる。このため、最新の運用実績に重み付けがなされた評価が行なわれるので、過去の実績を加味しながら実態にあったファンド評価を行なうことができる。
【００３４】
・  上記実施形態では、投資配分データ記憶部２３には、ファンドの投資配分についての運用方針に関する投資配分データ２３０が記録される。このため、新規に設定され、運用実績の無いファンドについても、投資配分データ２３０を用いて、第３の補足処理により評価を行なうことができる。従って、運用実績の無いファンドについても、運用実績のあるファンドと同様に比較するための評価を行なうことができる。
【００３５】
・  上記実施形態では、ファンドの運用実績が１年未満の場合、第２の補足処理、第３の補足処理により算出した月間収益率に基づいて第１、第２のリスク値を算出する。次に、両リスク値を比較し、大きい方の値をリスク値と決定する。このため、運用実績の無い場合や短いため、評価が困難なファンドについても、安全な評価を行なうことができる。
【００３６】
なお、上記実施形態は、以下の態様に変更してもよい。
・  上記実施形態では、リスク値算出方法として、指数平滑法を用いて重み付けを行なった年率標準偏差を用いる。これに代えて、月間収益率そのものやシャープ測度やトレーナ測度等の指標を用いてもよい。ここで、シャープ測度は、「ポートフォリオの平均収益率」と「無リスク投資の平均収益率」との差分を「ポートフォリオの標準偏差」で除算したものである。また、トレーナ測度は、「ポートフォリオの平均収益率」と「無リスク投資の平均収益率」との差分を「ポートフォリオのベータ値」で除算したものである。この場合、グレードデータ記憶部２５には、月間収益率、シャープ測度やトレーナ測度に対応するグレードを記録しておく。これにより、ユーザに多様な評価情報を提供できる。
【００３７】
・  上記実施形態では、ファンドの運用実績が「１年未満」の場合、管理コンピュータ２１は、第２の補足処理、第３の補足処理を実行する。これに代えて、何れか一方のみを実行してよい。これにより、効率的にユーザに情報を提供できる。
【００３８】
・  上記実施形態では、第２の補足処理において、運用実績データ記憶部２２から、ファンド設定月から最新月までの運用実績を抽出し、そのファンドのインデックス毎に投資比率の平均値を算出する。次に、管理コンピュータ２１は、そのファンドのインデックスを用いて、補足期間の月間収益率を算出する。これに代えて、第２の補足処理においても、運用方針に関する投資比率を含めて、月間収益率を算出してもよい。この場合、運用方針に関する投資比率、運用実績のある期間の投資比率を含めて、月間収益率を算出する。これにより、運用指針を加味した評価を行なうことができる。
【００３９】
・  上記実施形態では、運用実績が１０年に満たない場合、予め定められたインデックス、投資比率に基づいて、補足処理を行なう。これに代えて、所定の運用実績期間の運用実績に基づいて、管理コンピュータ２１がシミュレーションを行ない、インデックス、投資比率を定めてもよい。具体的には、例えば、投資の対象となる分野が「株式」の場合、投資対象分野「株式」に関連づけて複数のインデックスを予め準備しておく。そして、管
理コンピュータ２１が、予め準備された複数のインデックス、投資比率を任意に組み合わせてシミュレーションを行ない、運用実績期間の月毎に月間収益率を算出する。そして、管理コンピュータ２１が、シミュレーションから算出した月間収益率が、運用実績に最も近いインデックス、投資比率の組み合わせを決定する。そして、これを用いて、管理コンピュータ２１が、運用実績の無い期間の補足処理を行なう。これにより、統一性、客観性を担保しながら、運用実績にあった評価を行なうことができる。
【００４０】
・  上記実施形態では、管理コンピュータ２１が、運用実績又は補足処理から算出したグレードを出力する。これに加えて、他の評価機関等が公表した評価結果を同時に出力してもよい。この場合、管理コンピュータ２１は、算出したグレードと他の評価機関等が公表した評価結果とを相対比較し、その差が大きい場合は、アラームを発し、評価システム２０の運用者やユーザに対して注意を喚起する。これにより、より適切な評価情報をユーザに提供することができる。
【００４１】
・  上記実施形態では、ユーザ端末１０からの要求に応じてグレードを算出する。これに代えて、管理コンピュータ２１が定期的に、図６〜図１０に示すフローを実行することによりグレードを算出し、所定の記憶部に記録してもよい。そして、管理コンピュータ２１は、ユーザからの要求に応じて、この記憶部から評価情報を抽出し、ユーザに提供する。これにより、管理コンピュータ２１の計算負荷を軽減できる。
【００４２】
・  上記実施形態では、算出したグレードは、ユーザのユーザ端末１０に出力した。このユーザは、金融機関の顧客等に限定される必要はなく、金融機関の販売担当者等であってもよい。
【００４３】
・  上記実施形態では、ユーザ端末１０としてコンピュータ端末を用いた。これに代えて、携帯電話端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、金融機関等における専用端末を用いてもよい。これにより、色々な端末を用いて、金融商品の評価情報を提供できる。
【００４４】
次に、上記実施形態及び別例から把握できる技術的思想について、それらの効果とともに以下に追記する。
（１）  前記金融商品に関連づけられた金融指標は、前記管理コンピュータが、前記金融商品の運用実績期間について、前記金融指標データ記録手段に記録された金融指標の騰落率を用いてシミュレーションを行ない、運用実績データ記憶手段に記録された運用実績に最も一致するものを用いることを特徴とする請求項１に記載の金融商品評価方法。
【００４５】
（２）  前記金融商品に関連づけられた金融指標は、前記金融商品の運用実績期間について、前記金融指標データ記録手段に記録された金融指標の騰落率を用いてシミュレーションを行ない、運用実績データ記憶手段に記録された運用実績に最も一致するものを用いることを特徴とする請求項２に記載の金融商品評価プログラム。
【００４６】
（１）、（２）により、金融商標の評価において、運用実績に近い金融指標を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の実施形態のシステム概略図。
【図２】運用実績データ記憶部に記録されたデータの説明図。
【図３】投資配分データ記憶部に記録されたデータの説明図。
【図４】インデックスデータ記憶部に記録されたデータの説明図。
【図５】グレードデータ記憶部に記録されたデータの説明図。
【図６】本発明の実施形態の処理手順の説明図。
【図７】本発明の実施形態の処理手順の説明図。
【図８】本発明の実施形態の処理手順の説明図。
【図９】本発明の実施形態の処理手順の説明図。
【図１０】本発明の実施形態の処理手順の説明図。
【符号の説明】
【００４８】
２１…管理コンピュータ、２２…運用実績データ記憶手段としての運用実績データ記憶部、２４…金融指標データ記憶手段としてのインデックスデータ記憶部、２５…グレードデータ記憶部、２２０…運用実績データ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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